GitHub Copilot Fusion 正式可用：按任务路由和编排多个模型，Coding Agent Index 得 60 分，单任务 API 成本约为一半
选模型这件事交给了 Copilot：用户只选投入档位，由系统决定每一步用哪个模型、要不要升级到更强的模型。
// 要点
- 合并了 Project HydraFusion 的多模型编排和自动选模型；在模型选择器里选 Copilot Fusion 后再选档位（High、Max），编排方式包括 Cascade（高效模型先写，质量检查决定是否升级）和 Critique（一个模型写，另一个审，再改）。
- Fusion Max 在 Artificial Analysis Coding Agent Index 上得 60 分，比 Claude Code + Opus 5.5 Max 低不到 2 分，单任务平均 API 成本约一半、token 约一半、用时少约 40%。
- 按实际用到的每个模型的标准价计费，付费计划限时打 7 折；管理员可限定 Fusion 能用哪些模型，并把它设为默认。
- 支持 VS Code、Copilot 应用、Copilot CLI 和 JetBrains；另有实验性预览，可在本地模型（如 MAI Code 1.1 Flash、Qwen3.8 Flash Next）和云端模型之间路由，但路由决策仍在云端。
开发者视角最值得抄的是 Cascade：便宜模型先写，过质量检查，不行再升级。PandaClaws 的内容生成后台就该这么接，而不是固定挑一个模型。团队切默认之前，先用一周对比 Fusion 和固定模型，按客户端拆分的用量指标（10-25 那条）看每个 PR 的成本。